## ANALISIS PERMALAN (FORECAST) PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA DEALER CAHAYA MOTOR INDAH MUARA TEMBESI

## Jasasila
Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Graha Karya Muara Bulian jasasila@yahoo.co.id

## Abstract
This study was conducted to determine the forecasting of Honda motorcycle sales at the Dealer Cahaya Motor Indah Muara Tembesi. The purpose of this study are: a)  To  know  the  development  of  Honda  motorcycle  sales  at  the  Dealer  Cahaya Motor  Indah  Muara  Tembesi  b)  to  know  the  forecasting  of  Honda  motorcycle sales  at  the  Dealer  of  Cahaya  Motor  Indah  Muara  Tembesi  and  c)  To  know the correct  the  right  methode    forecasting  used  Dealer  Cahaya  Indah  Motor  Muara Tembesi. The type of data used in this study is, primary data and secondary data with  data  sources  obtained  directly  from  Dealer  Cahaya  Indah  Motor  Muara Tembesi  namely  motorcycle  sales  data.  Data  collection  method  is  done  through literature  study,  From  the  data  obtained  and  the  analysis  of  the  development  of Honda motorcycle sales at dealer  Cahaya Motor Indah Muara Tembesi within a period  of  four  years  ie  2012  to  2016  experiencing  the  fluctuating  sales  growth seen  in  2013  there  was  a  decline  sales  of  55.58%,  for  the  year  2014  again  a decline in sales from the previous year amounted to 11.76%, while in 2015 there was an increase of 26.59%, but in 2016 again sales decline by 24.57% from the previous year . The decrease of sales growth at Cahaya Motor Indah dealership is one  of  them  caused  by  unstable  community  income,  in  general  the  source  of income  from  the  plantation  sector  (palm  and  rubber)  which  during  the  year  of analysis  also  fluctuate  in  price,  so  it  has  influence  on  the  demand  of  bicycle motorcycle. From  the  average  sales  volume  growth  of  1,025  units,  then  through the rationalization analysis peralaman is known forst sales volume in 2017 is 913 units,  while  the  right  method  to  be  used  by  the  Dealer  Cahaya  Motor  Indah Muara Tembesi in forecasting is the method of Least Square and Moment Trend Method.
Keywords: Method; Forecast; Sales

## PENDAHULUAN
Seperti  diketahui  bahwa  saat  ini  telah  banyak  merek-merek  motor  yang ditawarkan oleh produsen kepada konsumen dengan berbagai jenis dan kelebihan masing-masing dari merek motor. Hal ini akan membuat konsumen untuk selektif dalam  memilih  sebuah  produk  kendaraan  yang  ditawarkan.  Sepeda  motor  dapat dikatakan  sebagai  sebuah  kebutuhan  vital  bagi  sebagian  masyarakat.  Sepeda motor dinilai lebih efisien dan lebih hemat secara biaya dan juga waktu ketimbang menggunakan kendaraan umum. Hal ini dapat kita lihat dimana masyarakat  pada umumnya menggunakan sepeda motor sebagai alat transportasi dalam kehidupan sehari-hari  guna  menunjang  segala  aktifitas  mereka.  Sepeda  motor  dapat digunakan  sebagai  penunjang  aktifitas  di  hampir  setiap  profesi  yang  digeluti masyarakat, dari masyarakat kecil hingga masyarakat kalangan menengah ke atas. Dalam  bisnis  manajemen  sangat  diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  yang  telah direncanakan  oleh  perusahaan.  Menurut  John  G.  Glover  (Alma,  Buchari
2009:139) “Manajemen sebagai kepandaian manusia menganalisis, merencanakan,  memotivasi,  menilai  dan  mengawasi  penggunaan  secara  efektif sumber-sumber  manusia  dan  bahan  yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan tertentu”. Lebih lanjut menurut Manullang (2013:134) “Manajemen adalah suatu proses dimana sumber daya digunakan untuk memperoleh tujuan organisasi”.
Kedua  definisi  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  manajemen merupakan  kepandaian  manusia  menganalisis,  merencanakan,  memotivasi, menilai  dan  mengawasi  penggunaan  secara  efektif  sumber-sumber  manusia  dan suatu  proses  di  mana  sumber  daya  digunakan  untuk  memperoleh  tujuan organisasi.  Perencanan  merupakan  salah  satu  fungsi  manajemen.  Dalam mengambil  keputusan  perusahaan  harus  melakukan  perencanaan  yang  matang yang  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai  oleh  perusahaan.  Selain  kata perencanaan  sering  kita  dengar  kata  peramalan  ( forecasting ),  peramalan merupakan  bagian  dari  perencanaan.  Sebelum  mengambil  keputusan  dalam membuat  perencanaan  hendaknya  terlebih  dulu  melakukan  peramalan.  Karena dengan melakukan peramalan perusahaan dapat memperoleh informasi mengenai perubahan  di  masa  yang  akan  datang  dan  menjadi  dasar  untuk  mengambil keputusan dalam membuat perencanaan.
Keberhasilan suatu perusahaan dicerminkan oleh kemampuan manajemen untuk  memanfaatkan  peluang  secara  optimal  sehingga  dapat  menghasilkan penjualan  dan  laba  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Kesalahan  mendasar  yang sering  terjadi  dalam  membuat  semua  rencana  penjualan  sulit  direalisasi  adalah kesalahan  dalam  pembuatan  prediksi  penjualan  yang  tepat.  Apabila  prediksi penjualan  di  buat  terlalu  besar  maka  biaya  produksi  akan  membengkak  dan seluruh  investasi  yang  ditanamkan  menjadi  kurang  efisien.  Sebaliknya,  bila prediksi  penjualan  di  buat  terlalu  kecil  maka  perusahaan  akan  menghadapi kehabisan persediaan (Stock Out), sehingga pelanggan terpaksa menunggu terlalu lama untuk produk yang diinginkan. Dalam dunia bisnis hasil ramalan penjualan mampu  memberikan  gambaran  tentang  masa  depan  perusahaan  yang memungkinkan  manajemen  membuat  perencanaan,  menciptakan  peluang  bisnis maupun mengatur pola investasi mereka. Tujuan suatu usaha bisnis adalah untuk memperoleh  keuntungan  baik  itu  perusahaan  dagang  maupun  perusahaan  jasa. Selain itu setiap perusahaan tentu saja menargetkan penjualan yang ingin dicapai setiap  hari,  bulan  atau  tahun  perusahaan  memerlukan forecasting (  peramalan  ) penjualan  yaitu  dapat  dicari  dengan  menggunakan  trend  untuk  memperkirakan beberapa jumlah penjualan yang memungkinkan terjadi ditahun yang akan datang. Dengan  demikian,  perusahaan  dapat  membuat  suatu  tindakan,  kebijakan atau  keputusan  yang  dilakukan  secara  tepat  untuk  mencapai  target  tersebut. Peramalan  adalah  pemikiran  terhadap  suatu  besaran,  misalnya  permintaan terhadap  satu  atau  beberapa  produk  pada  periode  yang  akan  datang.  Pada hakikatnya  peramalan  hanya  merupakan  suatu  perkiraan  ( guess ),  tetapi  dengan menggunakan  teknik-teknik  tertentu,  maka  peramalan  menjadi  lebih.  Dengan demikian forecast (ramalan) penjualan sangat diperlukan dalam manjemen bisnis guna mengembangkan usaha tersebut, baik bidang jasa maupun dagang. Metode- metode  yang  digunakan  dalam  meramal  menjadi  suatu  cara  bagaimana manajemen  pada  akhirnya  harus  membuat  keputusan  dan  kebijakan  yang  tepat dalam  mengambil  suatu  tindakan  yang  berkaitan  dengan  perusahaan. Keberhasilan suatu bisnis menjadi suatu prioritas utama.
Dealer  Cahaya  Motor  Muara  Tembesi  adalah  salah  satu  usaha  yang bergerak dalam penjualan sepeda motor Honda yang terletak di jalan lintas Jambi -  Muaro  Bungo  RT.06/02  Kel.  Kampung  Baru  Muara  Tembesi  Kabupaten Batanghari dengan kegiatan penjualan sepeda motor Honda dengan berbagai jenis tipe. Maka Dealer Cahaya Motor perlu menyadari pentingnya analisis peramalan penjualan  sehingga  dapat  mengetahui  berapa  perkiraan  penjualan  dimasa  yang akan datang agar Honda pada Delaer Cahaya Motor Indah Muara Tembesi Dalam kurun  waktu  5  (lima)  tahun  penujualan  sepeda  motor  mengalami  turun  naik, terlihat pada tahun 2014 penjualan sepeda motor Honda sebanyak 1.624 unit dan pad tahun 2015 sebanyak 1.225.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Penelitian deskriptif  kuantitatif  adalah  penelitian  dengan  menganalisa  data  yang  berupa angka-angka dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data apa adanya. Burhan  Bungin  (2009:36)  menyatakan  bahwa  “penelitian  deskriptif  kuantitatif bertujuan  untuk  menjelaskan,  meringkas  berbagai  kondisi,  berbagai  situasi,  atau beberapa  variabel  yang  timbul  dimasyarakat  yang  menjadi  objek  penelitian  itu berdasarkan  apa  yang  terjadi”.  Penelitian  difokuskan  pada  peramalan  tingkat penjualan  produk.  Dimana  dalam  peramalan  tingkat  penjualan  produk  ditinjau dari  komponen  tren  dengan  menggunakan  data time  series perusahaan  dapat mengetahui  berapa  kenaikan  penjualan  produk  yang  dapat  diharapkan  di  masa yang akan datang, sehingga perusahaan mampu mengatasi resiko kerugian sebab tidak tercapainya target penjualan. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  kuantitatif  ialah  yang  berupa  jumlah  produk  sepeda  motor  Honda yang  terjual  dari  tahun  2012-2016  pada  Dealer  Cahaya  Indah  Motor  Muara Tembesi  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  meramal  tingkat  penjualan  Motor Honda tahun 2017
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  peramalan  ( forcast )  penjualan sepeda  motor  Honda  pada  Delaer  Cahaya  Motor  Indah  Muara  Tembesi.  Adapun jenisnya  adalah  studi  kasus  dimana  penelitian  ini  mengenai  suatu  subjek penelitian  yang  berkenaan  dengan  suatu fase  spesifik  atau  khas  dari  keseluruhan personalia ( Iqbal Hasan, 2010 :10).
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah, data primer dan data sekunder  dengan  sumber  data  yang  diperoleh  lansung  dari  Dealer  Chaya  Motor Indah  Muara  Tembesi  yaitu  data  penjualan  sepeda  motor.  Metode  pengumpulan data  yang  dilakukan  adalah  melalui  studi  kepustakaan,  studi  lapangan  dimana dilakukan observasi lansung dan wawancara dengan pihak Dealer Cahaya Motor Indah  Muara  Tembesia.  Sedangkan  Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan metode analisis kuantitatif.

## Alat analisis
Alat analisa yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah :
1. Metode  trend  setengah  rata-rata ,  metode  sudah  mulai  ditenetukan perhitungan-perhitungan  yang    berarti  unsur  subjektif  mulai  berkurang, penentuan  trnd  dengan  metode  dengan  trend  setengah  rata-rata  dengan prosedur sebagai berikut:
a. Data yang ada dibagi menjadi dua kelompok dengan jumlah yang sama
b. Tahun dasar ada pada tengah-tengah kelompok I
c. Pada  masing-masing  kelompok  ditentukan  nilai  X  semi  total  dan  semi avarage
d. Jumlah nilai X pada kelompok I harus 0
e. Peramalan  ditahun yang akan datang tergantung berapa besar nilai X Nilai trend dihitung dengan formula Y  = a + bx
Dimana : a = rata-rata kelompok I b = rata- rata kelompok II – rata-rata kelompok I
n
2. Metode Least Square (Metode kuadrat terkecil), dengan metode ini penentuan trend semakin jelas dan mudah. Pada metode ini tahun dasar berada ditengah. Persamaan trendnya adalah :  Y = a + bx
Dimana : a  =   ∑Y n b  = ∑ XY X 2
3. Metode  Trend  Moment ,  pada  metode  ini  tahun  dasar  ditentukan  pada  data yang paling awal. Persamaan trendnya :  Y =  a + bx, dimana a dan b diketahui dengan dua persamaan berikut :
∑ Y     = n.a + ∑X.b ∑XY  = ∑X.a + ∑X 2 b
4. Metode  Persentase  Perkembangan ,  Kegunaan  adalah  untuk  menghitung kenaikan atau penurunan nilai, dengan formulasi :
Pa - Pd Perkembangan = -----------------   x 100 % Pd
Dimana : Pa  = Tahun analisis, Pd =  Tahun dasar
5. Analisis  Rasionalitas  Forecast  Volume  Penjualan, analisis  ini  digunakan apabila  hasil  peramalan  dengan  metode  dipakai  kurang  rasional,  secara matematis,  analisis  rasionalisasi  forecast  volume  penjualan  dirumuskan sebagai berikut :
a. Dari rata-rata perkembangan penjualan X = Rata-rata perkembangan penjualan x P 1 100 R = P 1 – X Dimana  :  P 1 =  Penjualan  tahun  sebelumnya,  X  =  hasil  rata-rata perkembangan penjualan, R = hasil perkembangan volume penjualan.
b. Dari Metode Hasil Foecast
½ rata-rata + LQ + M
3
6. Mean  Absolute  Deviation  (MAD) ,  dalam  peramalan  dapat  dianalisis kesalahan  peramalan  terahdap  data  aktual  yang  didapatkan.  Kesalahan peramalan  dapat  dijelaskan  dengan  selisih  antara  permintaan  aktual  dengan nilai peramalan.  Mean Absolute Deviation merupakan salah satu metode yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  kesalahan  persamaan  total,  dalam metode ini dicari rata-rata kesalahan mutlak selama satu periode tertentu tanpa memperhatikan  apakah  hasil  permalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil dibandingkan dengan kenyataan. Secara matematis dapat dirumuskan :
MAD = ∑ ( At – Ft )
n dimana : At = Permintaan aktual periode ke t, Ft = Ramalan periode ke t, n = Jumlah periode yang terlibat.

## HASIL
Menurut Subagyo (2002:1): Peramalan ( forecast ) adalah suatu kegiatan/usaha untuk mengetahui (event) yang akan terjadi pada waktu yang akan datang mengenai obyek tertentu dengan menggunakan pengalaman / data historis. Sedangkan  menurut  Swasta  dan  Handoko  (2008;260):  Peramalan  adalah  suatu usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian di masa lalu.  Dari  penjelasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  peramalan  adalah  proses atau metode dalam meramalkan suatu peristiwa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan mendasarkan diri pada variabel tertentu.
Menurut  Assauri  (1991;108):  Peramalan  penjualan  adalah  suatu  perkiraan atas ciri kuantitatif termasuk harga dari perkembangan pasaran dari suatu produk yang di produksi oleh perusahaan pada jangka waktu tertentu di masa yang akan datang.  Dari  penjelasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  peramalan  penjualan adalah kegiatan penyusunan perkiraan tentang sifat atau ciri tertentu di masa yang akan datang.
Dari  data  yang  didapat  dan  hasil  analisis  perkembangan  penjualan  sepeda motor Honda pada dealer motor cahaya indah Muara Tembesi dalam kurun waktu empat tahun yaitu 2012 sampai dengan 2016 mengalami perkembangan penjualan yang  fluktuatif  terlihat  pada  tahun  2013  terjadi  penurunan  penjualan  sebesar 55,58%,  untuk  tahun  2014  kembali  terjadi  penurunan  penjualan  dari  tahun sebelumnya  sejumlah  11,76%,  sedangkan  tahun  2015  terjadi  kenaikan  sebesar 26,59%,  tetapi  pada  tahun  2016  kembali  terjadi  penurunan  penjualan  sebesar 24,57%  dari  tahun  sebelumnya.  Naik  turunkan  perkembangan  penjualan  pada dealer  Cahaya  Motor  Indah  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh  pendapatan masyarakat  yang  tidak  stabil,  pada  umunya  sumber  pendapatan  masyarakat berasal  dari  sektor  perkebunan  (sawit  dan  karet)  yang  pada  waktu  tahun  analisis juga  mengalami  fluktuatif  harga,  sehingga  mempunyai  pengaruh  terhadap permintaan sepeda motor.
Berdasarkan  dari  data  penjualan  yang  didapat  maka  penulis  melakukan peramalan dengan menggunakan metode-metode sebagai berikut :
1. Metode Trend Setengah rata-rata
Trend  dengan  metode  setengah  rata-rata  penjualan  sepedamotor  Honda  pada dealer  Cahaya  Indah  Motor  Muara  Tembesi  dapat  dilihat  dari  tabel  dibawah ini :
Tahun Penjualan Y X Semi Total Semi Avarage 2012 3.349 -1 6.150 6.150/3= 2.050 2013 1.488 0 2014 1.313 1 2014 1.313 1 4.162 4.162 / 3 = 1.387,33 2015 1.624 2 2016 1.225 3 Dari  tabel  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  pada  tahun  2014 dierhitungkan  menjadi  dua  kelompok  sesuai  dengan  metode  tersebut,  maka didapat hasil
a  =  2.050 b  =  1.387,33 – 2.050 = -110,45 2(3) Dengan formulasi : Y = a + bx, maka didapat nilai trend tahun 2017 adalah Y =  2.050  +  (110,45)  4  =  1.608,2,  maka  peramalan  penjualan  sepeda  motor Honda  pada  dealer  Cahaya  Motor  Indah  Muara  Tembesi  tahun  2017  dengan metode trend ½ rata-rata sebesar 1.608 Unit
2. Metode Least Square (metode kuadrat terkecil)
Dengan  menggunakan  metode  analisis  MLS  melalui  perhitungan  dilihat  dari tabel dibawah ini :
Tahun Penjualan Y X XY X 2 2012 3.349 -2 -6.698 4 2013 1.488 -1 -1.488 1 2014 1.313 0 0 0 2015 1.624 1 1.624 1 2016 1.225 2 1.225 4 Jumlah 8.999 0 -4.112 10 Dengan formulasi  Y = a + bx, didapat a = 8.999 = 1.799,8, sedangkan 5
b  =  -4.112  =  -  411,2  sehingga  didapat  nilai  trend  untuk  tahun  2017  dengan metode MLS adalah, Y = 1.799,8 + (411,2) 3 = 566,2 dibulatkan menjadi 566 unit.
3. Metode Trend Moment
Dengan menggunakan  Metode Trend Moment dilihat dari tabel dibawah ini ;
Tahun Penjualan Y X XY X 2 2012 3.349 0 0 0 2013 1.488 1 1.488 1 2014 1.313 2 2.626 4 2015 1.624 3 4.872 9 2016 1.225 4 4.900 16 Jumlah 8.999 10 13.886 30
Dari tabel diatas dapat diketahui  a dan b dimana :
8.999   =   5a + 10b    x 2 13.886 = 10a + 30b    x 1
17.998 = 12a + 20b
13.886 = 12a + 30b –
4.122 =          -10b b         = - 411,2
Nilai a  5a +10b =  8.999 5a + 10 (411,2) =  8.999 5a =  13.111 a =   2.622,2
dengan  formulasi    Y  =  a  +  bx,  sehingga  didapat  peramalan  untuk  tahun  2017 dengan  metode  Trend  Moment  adalah,  Y  =  2.622,22  +  (411,2)  5  =  566,2 dibulatkan menjadi 566 unit.

## Analisis Rasionalisasi Forcast Volume Penjualan tahun 2017
Perlu  dilakukan  rasionalisasi  peramalan  dari  ketiga  metode  yang digunakan maka penulis melalukan rasionalisasi dengan hasil :
1. Rata-rata  perkembangan  penjualan  :  (16,31/100)  x  1.225  =  199,80,  sehingga didapat rasionalisasi peramalan volumen penjualan tahun 2017 adalah = 1.225 -199,80 = 1.025 unit.
2. Dari  Metode  hasil  forcast  =  ½  rata-rata  +  LQ  +  M  =    1.608  +  566  +  566  =
913,33 3 3 Sehingga  diketahui  hasil  metode  forcast  dengan  analisis  tahun  2017  adalah
913 unit.

## Metode  peramalan  yang  tepat  digunakan  pada  Dealer  Cahaya  Motor  Indah Muara Tembesi.
Untuk  menvalidasi  dan  menentukan  metode  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam melakukan  peramalan  pada  Dealer  Cahaya  Motor  Indah,  maka  penulis menggunakan Analisis Mean Absolute Deviation (MAD).
1. Metode Trend ½ rata-rata
Diketahui  persamaan  Y  =  a  +  bx,  pada  metode  ini  nilai  a  =  2.050  dan  b  =  - 110,45, jadi hasil peramalan tiap periode dapat terlihat sebagai berikut : Y2012 = 2.050 + (-110,45) (-1)  =  2.160,45 Y2013 = 2.050 + (-110,45) (0) =  2.160,45 Y2014 = 2.050 + (-110,45) (1) =  2.160,45 Y2015 = 2.050 + (-110,45) (1) =  2.160,45 Y2016 = 2.050 + (-110,45) (1) =  2.160,45 dari  hasil  peramalan  diatas  dapat  diketahui  selisih  data  aktual  dengan  hasil peramalan terlihat pada tabel berikut :
Periode Aktual Forcast Error Deviasi Absolute 2012 3.349 2.160,45  1.188,55 1.188,55 2013 1.488 2.050 -562 562 2014 1.313 1.939,55  - 626,55 626,55 2015 1.624 1.829,1 205,1 205,1 2016 1.225 1.718,65  - 493,65 493,65 Jumlah  3.073,85
Rata-rata kesalahan peramalan  didapat dengan menggunakan
MAD = ∑ (A t – F t )  Sehingga didapat hasil = 3.075,85 / 5 = 615,17 n
2. Metode Least Square (Metode Kudrat Terkecil) , Diketahui persamaan Y = a + bx, pada metode ini nilai a = 1.799,8 dan b = - 411,2, jadi hasil peramalan tiap periode dapat terlihat sebagai berikut : Y2012 = 1.799,8 + (-411,2) (-2)  =  2.622,2
Y2013 = 1.799,8 + (-411,2) (-1)  =  2.211 Y2014 = 1.799,8 + (-411,2) (0)  =  1.799,8 Y2015 = 1.799,8 + (-411,2) (1)  =  1.388,6 Y2016 = 1.799,8 + (-411,2) (2)  =     977,4
dari  hasil  peramalan  diatas  dapat  diketahui  selisih  data  aktual  dengan  hasil peramalan terlihat pada tabel berikut :
Periode Aktual Forcast Error Deviasi Absolute 2012 3.349 2.622,2 726,8 726,8 2013 1.488 2.211 -723 723 2014 1.313 1.799,8 -486,8 486,8 2015 1.624 1.388,6 235,4 235,4 2016 1.225 977,4 247,6 247,6 Jumlah  2.419,6 Rata-rata kesalahan peramalan  didapat dengan menggunakan
MAD = ∑ (A t – F t )  Sehingga didapat hasil = 2.419,6 / 5 = 483,92 n
3. Metode Trend Moment
Diketahui persamaan Y = a + bx, pada metode ini nilai a = 2.622,2 dan b =  - 411,2, jadi hasil peramalan tiap periode dapat terlihat sebagai berikut :
Y2012 = 2.622,2 + (-411,2) (0)  =  2.622,2 Y2013 = 2.622,2 + (-411,2) (1)  =  2.211 Y2014 = 2.622,2 + (-411,2) (2)  =  1.799,8 Y2015 = 2.622,2 + (-411,2) (3)  =  1.388,6 Y2016 = 2.622,2 + (-411,2) (4)  =     977,4
dari  hasil  peramalan  diatas  dapat  diketahui  selisih  data  aktual  dengan  hasil peramalan terlihat pada tabel berikut :
Periode Aktual Forcast Error Deviasi Absolute 2012 3.349 2.622,2 726,8 726,8 2013 1.488 2.211 -723 723 2014 1.313 1.799,8 -486,8 486,8 2015 1.624 1.388,6 235,4 235,4 2016 1.225 977,4 247,6 247,6 Jumlah  2.419,6
Rata-rata kesalahan peramalan  didapat dengan menggunakan MAD = ∑ (A t – F t )  Sehingga didapat hasil = 2.419,6 / 5 = 483,92 n
Selisih  perbandingan  nilai  rata-rata  kesalahan  peramalan  pada  tiap  metode peramalan  yang  dipakai  berdasarkan Mean  Absolute  Deviation (MAD),  maka diketahui nilai rata-rata kesalahan peramalan pada metode trend ½ rata-rata adalah 615,17  dan  MLS  sebesar  483,92  sedangkan  metode  trend  moment  juga  sebesar 483,92.  Untuk  menentukan  metode  peramalan  yang  tepat  pada  Dealer  Cahaya Motor  Indah  Muara  Tembesi  adalah  dengan  melihat  nilai  rata-rata  kesalahan peramalan terkecil. Jadi metode yang tepat adalah dengan menggunakan Metode Least Square (MLS) dan Metode Trend Moment.

## SIMPULAN
Perkembangan  penjualan  sepeda  motor  Honda  pada  dealer  motor  cahaya indah Muara Tembesi dalam kurun waktu empat tahun yaitu 2012 sampai dengan 2016  mengalami  perkembangan  penjualan  yang  fluktuatif,  penurunan  penjualan terbesar  terjadi  pada  tahun  2013  sebesar  55,58%,  sedangkan  kenaikan  pejualan terjadi  pada tahun  2015  sebesar  26,59%, naik  turunkan  perkembangan  penjualan pada  dealer  Cahaya  Motor  Indah  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh  pendapatan masyarakat  yang  tidak  stabil,  pada  umunya  sumber  pendapatan  masyarakat
berasal  dari  sektor  perkebunan  (sawit  dan  karet)  yang  pada  waktu  tahun  analisis juga  mengalami  fluktuatif  harga,  sehingga  mempunyai  pengaruh  terhadap permintaan sepeda motor.
Dari rata-rata perkembangan volume penjualan sejumlah 1.025 unit maka melalui  analisis  rasionalisasi  peralaman  diketahui  forst  volume  penjualan  tahun 2017 adalah 913 unit, sedangkan metode yang tepat untuk digunakan oleh Dealer Cahaya  Motor  Indah  Muara  Tembesi  dalam  melakuka  peramalan  adalah Metode Least Square dan Metode Trend Moment.

## DAFTAR PUSTAKA
Bungin, M.B. 2009. Metodologi Penelitian Kuantitatif. Jakarta:Kencana
Gitosudarmono, Indriyo dan Najmudin. 2001. Teknik Proyeksi Bisnis . Yogyakarta ; BPFE-Yogyakarta
Hutapea, B.P., , Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Sepeda Motor  Yamaha  di  Kota  Medan ,  Tugas  Akhir  Universitas  Sumatra  Utara, Medan, 2012.
Made A. A. D. Kusuma Anggraeni. 2015. Analisis Peramalan Penjualan Produk Sepeda  Motor  Matik  Tipe  Scoopy  Dengan  Metode  Kuadrat  Terkecil  Pada Pt.  Mertha Buana  Motor  Tahun  2015 , Jurnal  Volume:  5  Nomor:  1  Tahun: 2015    Jurusan  Pendidikan  Ekonomi  Universitas  Pendidikan  Ganesha Singaraja, Indonesia
Mundiastuti,  Evi,  2011. Evaluasi  Perbandingan  Peramalan  Penjualan  Pelumas Dengan  Menggunakan  Standar  Kesalahan  Peramalan  (SKP)  Pada  PT Pertamina  (Persero)  Sales  Region  IV  Pelumas  Jateng  &  DIY ,  Jurnal  ; Semarang
Puspa  Linda  Marihat  Situmorang,  Gim  Tarigan.  2014, Peramalan  Penjualan Produksi  Teh  Botol  Sosro  Pada  Pt.  Sinar  Sosro  Sumatera  Bagian  Utara Tahun 2014 Dengan Metode Arima Box-Jenkins , Jurnal Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 253–266.
Subagyo,pangestu.2002. Forecasting Edisi dua , Yogyakarta : BPFE-Yogyakarta Yulianto,  H.  Kristanto,  J.  Karel,  2008, Implementasi  Fuzzy  Set  dan  Fuzzy Inference  System  Tsukamoto  Pada  Penentuan  Harga  Beli  Handphone Bekas , Jurnal Informatika, vol. 4, no. 2
Zakiyah  El  Khoiroh  Tsani  dan  Dwi  Endah  Kusrini.  2014. Peramalan  Penjualan Sepeda  Motor  Baru  Di  Area  Penjualan  Surabaya  Dengan  Menggunakan Regresi  Panel .  Jurnal  Sains  Dan  Seni  Pomits  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember (ITS)  Vol. 3, No.2